影子测量改用框架吃单原语，并补齐容量与 maker 成交率两项测算

吃单查询换成 Hummingbot 的 OrderBook.get_vwap_for_volume：手写的 walk_book 返回的是按计价币吃单的加权均价，但框架的 get_price_for_quote_volume 返回边际价、get_vwap_for_volume 收基础币量，两者语义不同。改为按基础币下单（真实委托与 PositionExecutor.amount 均是基础币计价），深度不足由 query_volume/result_volume 判定，框架此时返回 nan 而非一个看似正常的部分成交均价。落盘完整盘口（双边 50 档）。此前只记三个固定名义额的成交价，这批数据的寿命就等于那几个档位的寿命；存完整深度后任意资金量级的冲击都能离线重算。仓位档同时从 1k/5k/20k 提到十万量级，此前低估真实仓位约两个数量级。订阅成交流，按根按价位聚合。买卖分开存——多头在目标位挂卖出靠主动买盘成交，混在一起会把成交率高估约一倍。BTC 每根总成交额中位与 210 天历史的 volume×close 差 0.3%，可确认采集完整。新增两项测算： - 冲击不是绑定约束。32 万仓位单边冲击 0.19~2.39bp，对 8.58~20.64bp 的预算只占 1.6~14.2%，冲击反推的资金上限 100~500 万。 - maker 成交率才是。止盈位被首次触及时，限价在该根价格区间中的位置中位 k=0.28（63.9 万次触及，三币一致）；合并每根成交额后，32 万仓位的全额成交率仅 30.1%/15.6%/1.5%。要 80% 全额成交，仓位须 ≤ 4.7 万 /1.4 万/0.26 万——比冲击反推的上限低 40~370 倍。回测把这些止盈按「全额成交在目标价」计，故预算所依据的收益流本身需重估。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-08-28 02:39:47 +08:00
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@@ -0,0 +1,68 @@
+"""真实 Bitget 盘口在 BOOK_DEPTH 档内能不能吃下各个名义额档位。
+
+shadow_hb 把吃单换成了框架的 get_vwap_for_volume，深度不足时它返回 nan、
+整行标 depth_ok=0。所以「档数够不够」直接决定某个仓位档会不会整段丢失，
+不是个可以事后补救的参数——先量出来再定 BOOK_DEPTH。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import sys
+
+import numpy as np
+
+sys.path.insert(0, "/repo/research/live")
+
+from shadow_hb import BOOK_DEPTH, NOTIONALS, SYMS, book_from
+
+
+async def run() -> None:
+    from hummingbot.connector.derivative.bitget_perpetual.bitget_perpetual_derivative import (
+        BitgetPerpetualDerivative,
+    )
+    conn = BitgetPerpetualDerivative(
+        bitget_perpetual_api_key="", bitget_perpetual_secret_key="",
+        bitget_perpetual_passphrase="",
+        trading_pairs=[f"{s}-USDT" for s in SYMS], trading_required=False)
+    await conn.start_network()
+    print(f"连接器已启动，等盘口（档数上限 {BOOK_DEPTH}）")
+    for _ in range(60):
+        await asyncio.sleep(1)
+        try:
+            if all(conn.get_order_book(f"{s}-USDT") is not None for s in SYMS):
+                break
+        except Exception:
+            continue
+
+    for s in SYMS:
+        ob = conn.get_order_book(f"{s}-USDT")
+        bids = np.array([(float(r.price), float(r.amount), i)
+                         for i, (r, _) in enumerate(
+                             zip(ob.bid_entries(), range(BOOK_DEPTH)))])
+        asks = np.array([(float(r.price), float(r.amount), i)
+                         for i, (r, _) in enumerate(
+                             zip(ob.ask_entries(), range(BOOK_DEPTH)))])
+        mid = (bids[0][0] + asks[0][0]) / 2.0
+        snap = book_from(bids, asks)
+        ask_notional = float((asks[:, 0] * asks[:, 1]).sum())
+        print(f"\n{s}  中价 {mid:.2f} · 取到 {len(asks)} 档 · "
+              f"卖盘 {len(asks)} 档合计 {ask_notional:,.0f} USDT")
+        print(f"  最深一档距中价 "
+              f"{(asks[-1][0] / mid - 1) * 1e4:.1f}bp")
+        for notional in NOTIONALS:
+            base = notional / mid
+            r = snap.get_vwap_for_volume(True, base)
+            px = float(r.result_price)
+            ok = float(r.result_volume) >= base * 0.999
+            if ok:
+                print(f"  名义 {notional:>7,.0f} → {base:.6f} 币 · "
+                      f"冲击 {(px / mid - 1) * 1e4:6.2f}bp · 吃得下")
+            else:
+                print(f"  名义 {notional:>7,.0f} → {base:.6f} 币 · "
+                      f"深度不足，仅 {r.result_volume:.6f} 币 · "
+                      f"这一档会整段丢失")
+    await conn.stop_network()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(run())